| 研究概要 |
本プロジェクトでは,キャビテーションを伴う乱流のより高精度な予測に向け,乱流中の微細渦を発生源とするキャビテーションを考慮した非定常解析法を示す.前年度には,キャビテーション乱流のDNSデータベースに,乱流の代表的な非定常解法であるLarge-Eddy Simulation (LES)の格子に相当するスケールのフィルタリングを施し,抽出した計算格子より小さいスケール(subgrid scale ; SGS)の流れにおいて,キャビテーション発生源となる微細渦の圧力分布が,各計算セルの平均圧力とSGS圧力変動から決定されるガウス分布で近似できることを見出している.本年度は,ガウス分布でモデル化したSGS圧力分布を既存のキャビテーションモデルのソース項に採用し,正ESに組み合わせることにより,本プロジェクトの最終目的であるキャビテーションLESモデルの定式化を行った.また,実際にこのモデルを用いたLESによるシミュレーションを行い,モデルを用いないLESと比較した結果,モデルの有無やモデルパラメータの大小によりキャビティの発生量に有意な差が出ることがわかった.本研究は計算格子で解像できない微細渦とキャビテーションモデルによって再現されるキャビテーションの相互作用を考慮するSGSモデルの概念を提示した非定常解析の最初の試みである.その成果は実験が困難な極低温液体を扱うロケットエンジンを始めとする流体機械の設計や事故解析の精度向上に有用であり,広範な流れ解析技術の確立に寄与するものである.
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